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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Mass Segmentation in Mammograms Based on Improved Level Set and Watershed Algorithm

verfasst von : Jun Liu, Xiaoming Liu, Jianxun Chen, J. Tang

Erschienen in: Advanced Intelligent Computing Theories and Applications. With Aspects of Artificial Intelligence

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper, a new mass segmentation algorithm is proposed. In the new proposed algorithm, a fully automatic marker-controlled watershed transform is first proposed to segment the mass region roughly, and then a level set is used to refine the segmentation. The new algorithm combines the advantages of both methods. The combination of the watershed based segmentation and level set method can improve the efficiency of the segmentation. Images from DDSM were used in the experiments and the results show that the new algorithm can improve the accuracy of mass segmentation.

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Metadaten
Titel
Mass Segmentation in Mammograms Based on Improved Level Set and Watershed Algorithm
verfasst von
Jun Liu
Xiaoming Liu
Jianxun Chen
J. Tang
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-25944-9_65

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